基于對比學習的細粒度未知惡意流量分類方法

摘要： 為了應(yīng)對層出不窮的未知網(wǎng)絡(luò)威脅和日益先進的逃逸攻擊，針對惡意流量分類問題，提出了一種基于對比學習的細粒度未知惡意網(wǎng)絡(luò)流量分類方法。所提方法基于變分自編碼器，分為已知和未知流量分類2個階段，分別基于交叉熵和重構(gòu)誤差對已知和未知惡意流量分類。與常規(guī)方法不同，該方法在各訓練階段中加入了對比學習方法，提高對小樣本和未知類惡意流量的分類性能。同時，融合了再訓練和重采樣等方法，進一步提高對...